软件老化(Software Aging)指系统在长时间运行过程中,由于错误的积累导致系统性能逐步下降并最终可能导致系统崩溃的现象。软件恢复(Software Rejuvenation)是指一个需要成本但有效的用来抵抗软件老化所带来的影响的方法。类似于传统的硬件老化,软件老化也具有随机性的特点,但其出现频率更高、检测和分析更复杂、危害也更大,是近年来软件可靠性工程领域的新兴研究热点之一。安卓手机在市场上的份额占据大部分比例。一个常见的现象是随着安卓手机使用时间的增长,手机UI响应时间逐渐变长,性能逐渐下降,服务体验相对变差。这种现象可能是受到安卓软件老化的影响。研究安卓软件老化问题,有助于改善安卓性能,提高系统的可靠性并提升用户体验。本文首先通过构建实验方案并收集内存相关数据进行建模分析,验证安卓软件老化的存在性及其特点,以及传统温恢复策略对安卓软件恢复的作用;然后应用了随机森林方法来对老化状态进行识别;最后结合移动智能终端用户使用行为模式构建软件恢复模型,并提出综合考虑用户使用行为模式和反应用户体验的可信赖(Dependability)相关度量指标。主要工作具体如下:1)通过压力测试实验及建模分析,验证了安卓软件老化的存在性,并发现老化一般是不可逆的,而且温恢复(应用重启)对安卓软件恢复作用有限。已有大量研究表明内存泄漏是导致软件老化的一个主要原因,同时由于安卓内存管理机制的复杂性,因此本文通过黑盒测试的方法,构建压力实验观察安卓可用内存数据的变化情况,逐步验证安卓软件老化的一些相关假设,然后利用离散时间马尔科夫模型对所收集到的数据进行建模分析。2)通过使用随机森林算法来识别安卓软件老化过程中的各种状态,从而为安卓软件恢复提供了更好的指导意见。由于不同的负载可能会产生不同的软件老化现象,这可能会影响到对系统状态的判断。为准确识别安卓老化过程中的状态,本文首先通过模拟用户使用行为在安卓手机上进行压力实验,并收集相关数据,然后使用随机森林算法来对系统状态进行识别,实验表明该方法具有一个较低的识别错误率,最后在此基础上制定了一个相应的恢复策略,为将来制定更好的软件恢复策略提供意见。3)结合手机用户使用行为模式特点构建软件恢复模型,并提出两个定量分析度量指标:流畅可用度、用户体验度。移动智能终端包括安卓手机的用户使用行为具有碎片化和周期性等特点。因此,本文首先分别对用户使用行为模式和老化过程建模,然后利用随机Petri网将它们组合,并转化成连续时间马尔科夫链模型;在此基础之上,通过综合考虑使用行为模式和老化过程来制定恢复策略,以获得最佳的用户体验和最少的用户干扰,例如在使用模式为睡眠状态和系统进入老化状态(UI响应变慢)之前进行自动重启;同时针对传统可信赖性指标不包括反映用户体验的定量分析度量指标,在构建的恢复模型的基础之上,提出两个定量分析度量指标:流畅可用度(用户能流畅使用手机的概率)和用户体验度(用户对系统使用的整体体验感受值);最后,通过数值实验分析验证了本文所提出的模型及度量指标的有效性。